The Korea Customs Service is efficiently handling business with an electronic customs system that can effectively handle one-stop business. This is the case and a more effective method is needed. Import and export require HS Code (Harmonized System Code) for classification and tax rate application for all goods, and item classification that classifies the HS Code is a highly difficult task that requires specialized knowledge and experience and is an important part of customs clearance procedures. Therefore, this study uses various types of data information such as product name, product description, and product image in the item classification request form to learn and develop a deep learning model to reflect information well based on Multimodal representation learning. It is expected to reduce the burden of customs duties by classifying and recommending HS Codes and help with customs procedures by promptly classifying items.
In this paper, we utilize training strategy of hidden Markov model (HMM) to use in versatile issues such as classification of time-series sequential data such as electric transient disturbance problem in power system. For this, an automatic means of optimizing HMMs would be highly desirable, but it raises important issues: model interpretation and complexity control. With this in mind, we explore the possibility of using genetic algorithm (GA) and harmony search (HS) algorithm for optimizing the HMM. GA is flexible to allow incorporating other methods, such as Baum-Welch, within their cycle. Furthermore, operators that alter the structure of HMMs can be designed to simple structures. HS algorithm with parameter-setting free technique is proper for optimizing the parameters of HMM. HS algorithm is flexible so as to allow the elimination of requiring tedious parameter assigning efforts. In this paper, a sequential data analysis simulation is illustrated, and the optimized-HMMs are evaluated. The optimized HMM was capable of classifying a sequential data set for testing compared with the normal HMM.
Cavitation phenomena observed during the operation of a submerged plain journal bearing (PJB) can affect bearing performance parameters such as dynamic coefficients, whirl frequency ratio, and critical mass. This study presents numerical solutions of the Reynolds equation for steadily and dynamically loaded submerged PJBs with half-Sommerfeld (HS), Reynolds, and Jakobsson-Floberg-Olsson (JFO) cavitation models when the supply pressure is larger or equal to the cavitation pressure. The loads at various eccentricity ratios are identical; however, the attitude angle is approximately 6% smaller when the eccentricity ratio is between 0.2 and 0.7 and the JFO model is used, compared to that when the Reynolds model is used. Dynamic coefficients obtained with the HS and Reynolds model show good agreement with each other, except for kxz, which is sensitive to changes in the force normal to the rotor weight, and is attributed to the difference in the attitude angle obtained with each cavitation model. Stiffness coefficients are determined using the pressure distribution in the film, and therefore, when the JFO model is used, the direct stiffness coefficients are affected and show opposite signs for most eccentricity ratios. The mass-conservative JFO model can predict at least a 30% smaller critical mass compared to that using the HS and Reynolds models. Thus, the instability analysis results can change based on the cavitation model used in a submerged PJB. The results of this research indicate that the JFO model should be used when designing a rotor system supported by submerged PJBs.
This study is to explain the characteristic of excess attenuation on the ground through the outdoors experiment about noise propagation and the reduced model experiment of acoustic. The outdoors experiment on the attenuation of noise propagation was tried with the small engine that had large acoustic output, and then it was conformed that there was relationship between the excess attenuation calculated by measurement from distance attenuation and Log(D/(Hs+Hr)). As a result, it was found that the attenuation of noise propogation depended upon the direction of the wind and frequency and was regressed in a straight line. And the numerical values of excess attenuation on the ground could be calculated by regarding Log(D/(Hs+Hr)) as a parameter with an airing resistance $\sigma$. It was found that when the mean square error between the excess attenuation calculated by measurement and the value calculated by a fomula $L=-20Log\mid1+(r_1/r_2)Qexp(ik, \bigtriangleup r)\mid$ about optional $\sigma$ was least, the optimal decision of u was made. As the characteristic of model is the model experiment on a reduced scale of 1 to 40, It was conformed that it corresponds enough with the measurement value with measuring the distance attenuation in the large anecoic chamber.
We used data from the 7th Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) (2016~2018) to investigate an association between high sensitivity C-reactive protein (hsCRP) and uric acid in the obese. Obesity was defined as a body mass index (BMI) of 25 kg/m2 or more, severe obesity as a BMI of 30 kg/m2 or more, and morbid obesity as a BMI of 35 kg/m2 or more. In the complex samples multiple logistic regression, despite adjustment by adding major risk factors, the odds ratio (OR) for obesity was higher in the group with high levels of both, hsCRP and uric acid than the reference group at all stages (obesity, OR 1.89, P<0.001 vs. severe obesity, OR 5.04, P<0.001 vs. morbid obesity, OR 8.20, P<0.001). The association between hsCRP and uric acid in obese patients increased from 1.89 to 8.20 as the obesity level increased, suggesting that participants with increased BMI were significantly affected by hsCRP and uric acid. Moreover, the interaction between hsCRP and uric acid was statistically significant even in the model corrected for major confounding factors (P for interaction=0.009).
Diagnosability is an important factor in measuring the reliability of an interconnection network. Typical models of fault diagnosis are the PMC and the comparison diagnosis model. In this paper, we prove that the regular network Hyper-Star HS(2n,n) under two models is n-diagnosable.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.692-695
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2024
With the recent advancements in artificial intelligence (AI), the performance of deep learning-based audio deepfake technology has significantly improved. This technology has been exploited for criminal activities, leading to various cases of victimization. To prevent such illicit outcomes, this paper proposes a deep learning-based audio deepfake detection model. In this study, we propose CoNSIST, an improved audio deepfake detection model, which incorporates three additional components into the graph-based end-to-end model AASIST: (i) Squeeze and Excitation, (ii) Positional Encoding, and (iii) Reformulated HS-GAL, This incorporation is expected to enable more effective feature extraction, elimination of unnecessary operations, and consideration of more diverse information, thereby improving the performance of the original AASIST. The results of multiple experiments indicate that CoNSIST has enhanced the performance of audio deepfake detection compared to existing models.
We previously reported that Hydnocarpi Semen (HS) has a wound healing effect on diabetic foot ulcer lesion in mice. In this study, ethylacetate (EtOAc) fraction from HS extract were evaluated for their wound healing activity by using in vitro acute inflammation model. GC and GC/MS analysis shows that the main constituents in EtOAc fraction are chaulmoogric acid, hydnocarpic acid, and gorlic acid. EtOAc fraction activated macrophages to increase the production of TNF-${\alpha}$. The fraction also increased the production of TGF-${\beta}$ and VEGF, which induced fibroblast activation and angiogenesis. These results suggest that the mechanism that the fraction helps to enhance healing of skin wound is possibly associated with the production of TNF-${\alpha}$, as well as secretion of VEGF, TGF-${\beta}$ and HS may have a new bioactive material for the treatment of skin wound.
Background: Ginseng has been used as a traditional medicine and functional cosmetic ingredients for many years. Recent studies have focused on the potential biological effects of the ginseng berry and its ingredients. (+)-Syringaresinol (SYR) is enriched in ginseng berry and its beneficial effects on the skin have been recently reported. However, little is known about the its effects on the wound healing process of skin. Methods: Here, we evaluated the skin wound healing effect of (+)-SYR using the human fibroblast Hs68 cell and ex vivo pig and human skin tissue model. Scratch wound test and hydrogen peroxide (HPO) induce chemical wound model were employed. Results: (+)-SYR promoted the migration and proliferation of Hs68 cells without significant cytotoxicity at the tested concentrations. Especially, in ex vivo pig and human skin tissue, HPO-induced chemical wound was recovered almost completely by (+)-SYR. In line with the finding in Hs68, the protein expression levels of TGF-β and PCNA, a proliferation marker were increased, demonstrating the beneficial effects of (+)-SYR on skin wound repair. Conclusion: Collectively, we demonstrated that (+)-SYR from ginseng berry, can enhance the wound healing effect by accelerating cell proliferation and skin regeneration, suggesting the potential utility of (+)-SYR for skin wound repair.
This paper proposes a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, which is improved by making use of the Harmony Search (HS) approach and called HS-PSO algorithm. A computer code is developed for optimal sizing design of non-linear steel frames with various semi-rigid and rigid beam-to-column connections based on the HS-PSO algorithm. The developed code selects suitable sections for beams and columns, from a standard set of steel sections such as American Institute of Steel Construction (AISC) wide-flange W-shapes, such that the minimum total cost, which comprises total member plus connection costs, is obtained. Stress and displacement constraints of AISC-LRFD code together with the size constraints are imposed on the frame in the optimal design procedure. The nonlinear moment-rotation behavior of connections is modeled using the Frye-Morris polynomial model. Moreover, the P-${\Delta}$ effects of beam-column members are taken into account in the non-linear structural analysis. Three benchmark design examples with several types of connections are presented and the results are compared with those of standard PSO and of other researches as well. The comparison shows that the proposed HS-PSO algorithm performs better both than the PSO and the Big Bang-Big Crunch (BB-BC) methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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